知识图谱· 第46页

neo4j构建郑州2022-年前疫情知识图谱

neo4j构建知识图谱（python编程疫情知识图谱）一、知识图谱简介历史由来什么虚头八脑的咱就直接跳过了，说一说我自己对知识图谱的理解吧。知识图谱理解起来很简单，知识+图谱。

肇锡·2022-12-08 09:25

知识图谱html页面

演示：Democonstdata={nodes:[{id:'node1',label:'向量计算',type:'circle',mi:'未掌握该技能',zi:'向量计算描述',flag:'b',},{id:'node2',label:'矩阵加减',type:'circle',mi:'掌握该技能',zi:'矩阵的加减运算',flag:'a',},{id:'node3',label:'加减法',typ

飞·2022-12-08 09:20

论文解读-Early Detection of Cybersecurity Threats Using Collaborative Cognition

文中介绍的认知网络安全系统从各种文本源中提取信息，并使用一种扩展的UCO安全本体的将其存储在知识图谱中。

进阶白帽子·2022-12-08 09:44

知识图谱-KGE-语义匹配-双线性模型-2016：HolE

【paper】HolographicEmbeddingsofKnowledgeGraphs【简介】本文是麻省理工的研究人员发表在AAAI2016上的文章，提出了HolE(HolographicEmbedding)，是一个基于向量循环关联操作的组合向量空间模型。组合表示不同论文里对同一类方法的表述不同，这里说的组合表示就是指的双线性这一类模型。模型对于三元组打分函数的定义如下：其中，∘∘代表组合操作

u013250861·2022-12-08 06:10

KG-BERT for Knowledge Graph Completion 笔记

Abstract1、采用预训练的语言模型BERT来补全知识图谱2、将知识图谱中的三元组视为文本序列，并提出新框架KG-BERT3、方法：用三元组的实体描述和关系描述作为输入，利用KG-BERT语言模型计算三元组的评分函数资料查阅

Student_Hc·2022-12-08 04:48

Transformer BERT KG-BERT

两个重要的知识表示学习综述：知乎：1.KG笔记十、知识图谱嵌入(KGEmbedding)https://zhuanlan.zhihu.com/p/3548671792.刘知远大神《知识表示学习研究进展》

日长永昼·2022-12-08 04:48

知识图谱嵌入|KG-BERT代码 ConvE ConvR

KG-BERT开源项目实现python安装【】（原本是图片）Q:左侧的几个环境有什么不同？怎么使用？A:选了第一行的virtualenv环境，下上两个按顺序都试了一下（一顿瞎操作）1.几个需要新加的库pytorch等（项目主界面跳出提醒添加）好像都添加在了D盘的AppData里的python37里；2.项目文件夹里出现了虚拟环境venv，但是没有我添加的新库。修改初始化参数【】【】将参数添加进去：

日长永昼·2022-12-08 04:48

关系抽取模型介绍和实践

关系抽取预知识和发展介绍事实知识：三元组表示实体间关系关系抽取：文本中蕴藏含着大量事实知识一个完整关系抽取系统通常包含以下模块：NEREntityLinking（避免重复添加到知识图谱、消歧）RelationClassification

路新航·2022-12-08 04:17

kg-bert github地址，bert用于知识图谱

https://github.com/autoliuweijie/K-BERThttps://github.com/yao8839836/kg-bert/tree/master/data/umls

搬砖老头·2022-12-08 04:46

知识图谱：架构

#架构知识图谱的架构，包括知识图谱自身的逻辑结构以及构建知识图谱所采用的技术（体系）结构。#逻辑结构知识图谱的逻辑结构分为两个层次：数据层（data）和模式层（schema）。

Dawn_www·2022-12-08 04:16

知识图谱与bert

一、图谱补全1.KG-BERT:BERTforKnowledgeGraphCompletion(计算三元组的分类、实体预测、关系预测都达到SOTA水平)1.1背景和目的三元组的知识图谱在完整度上还有很大的差距

球球offer·2022-12-08 04:45

关系抽取技术小结

目录0.前言1.有监督神经网络方法2.少样本学习3.远程监督参考文献0.前言关系抽取是信息抽取领域的重要分支，是构建知识图谱的重要技术环节。

纽约的自行车·2022-12-08 04:45

关系抽取简介

来自：NLP就该这么学作者：LindgeW基本概念为了构建知识图谱，从结构化(如表格)、半结构化(如JSON)和非结构化(如纯文本)数据中获取形式为(事物1，关系，事物2)的三元组的过程称为关系抽取(relationextraction

zenRRan·2022-12-08 04:44

《KG-BERT: BERT for Knowledge Graph Completion》

ref=https://githubhelp.com文章目录文章内容文章模型预测三元组的合理性关系预测文章总结文章内容针对于知识图谱完整性的判断任务，作者将知识图视为一个三元组文本序列，并且提出了一个全新的知识图双向

jst100·2022-12-08 04:13

领域应用 | 小米在知识表示学习的探索与实践

转载公众号|DataFunTalk导读：知识表示是知识获取与应用的基础，贯穿了小米知识图谱的构建与应用。

开放知识图谱·2022-12-08 04:11

[NLP] 实体消歧论文阅读—Entity Disambiguation by Knowledge and Text Jointly Embedding

EntityDisambiguationbyKnowledgeandTextJointlyEmbedding原文link:EntityDisambiguationbyKnowledgeandTextJointlyEmbedding前言本篇论文是知识图谱任务中的实体消歧

Abby Liu·2022-12-08 04:11

关于NLP相关技术全部在这里：预训练模型、图神经网络、模型压缩、知识图谱、信息抽取、序列模型、深度学习、语法分析、文本处理...

那些耳熟的BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术实际上也就是这几年发展起来的，特别像图神经网络在这两年间取得了飞速的发展。

PaperWeekly·2022-12-08 04:11

文本关键信息抽取-面向复杂文本结构的实体关系联合抽取研究（论文研读）（一）

面向复杂文本结构的实体关系联合抽取研究摘要：1绪论1.3国内外研究现状1.3.1命名实体识别技术发展1.3.2关系抽取技术发展1.3.3联合抽取技术1.4研究内容2、知识图谱相关技术3具有节点感知注意力机制的

椒椒。·2022-12-08 04:10

TigerGraph Graph + AI World全球峰会九月盛大启动！

这适用于知识图谱，数据结构，自然语言处理（NLP），可解释的人工智能（AI），所有类型的内容分析（X分析），并为机器学习参加动手实践研讨会，将图集成到您的AI项目中，为人工智能提供更丰富的上下文。

TigerGraph·2022-12-08 02:41

【论文翻译】Meta Relational Learning for Few-Shot Link Prediction in Knowledge Graphs

【论文翻译】MetaRelationalLearningforFew-ShotLinkPredictioninKnowledgeGraphs（基于元关系学习的小样本知识图谱链接预测）2019年EMNLP

fadeGR·2022-12-07 22:06

【知识图谱】(task1)知识图谱概论

note知识图谱技术要素文章目录note一、语言与知识二、知识图谱的起源三、知识图谱的价值四、知识图谱的技术内涵4.1知识图谱是交叉领域4.2技术内涵（1）基于图的表示学习（2）图数据存储和查询（3）知识图谱推理

山顶夕景·2022-12-07 22:32

知识图谱：【知识图谱基础理论（一）】——知识图谱的定义

知识图谱：是结构化的语义知识库，用于以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系。其基本组成单位是【实体——关系——实体】三元组，以及实体及其相关属性键值对，实体间通过关系互联，构成网状的知识结构。

J_Xiong0117·2022-12-07 19:06

知识图谱：【知识图谱基础理论（七）】——知识加工

是知识图谱构建的重要手段和关键环

J_Xiong0117·2022-12-07 19:35

【知识图谱系列】基于生成式的知识图谱预训练模型

点击上方，选择星标，每天给你送干货！来自：机器学习与自然语言处理本文介绍一篇基于生成式的图谱预训练模型GPT-GNN（KDD2020），介绍GPT-GNN模型核心点和模型思路，完整汇报ppt获取请关注公众号回复关键字：GPT-GNNBACKGROUNDBackground1、GPT/GPT2.0：GPT和GPT2.0是自然语言处理领域的生成式训练模型，预训练阶段通过大量预料进行无监督学习，预训练任

zenRRan·2022-12-07 19:04

AI教我做科研系列——超级对话模型ChatGPT教我一步步如何如何生成知识图谱

给讲讲知识图谱行吗好的，我很乐意为您讲讲知识图谱。知识图谱是一种表示世界知识的图形数据模型，它通过图的形式展示了世界的实体和实体之间的关系。

东方-教育技术博主·2022-12-07 19:31

HttpURLConnection的用法

目录1、Maven依赖2、请求响应流程3、Get请求方式举例4、POST请求方式举例例1：获取token代码结果接口文档Postman访问示例例2：获取知识图谱信息代码接口文档Postman访问示例例3

明快de玄米61·2022-12-07 16:22

CloseableHttpClient的用法

目录所用依赖Get请求方式举例POST请求方式举例例1：获取token代码结果接口文档Postman访问示例例2：获取知识图谱信息代码接口文档Postman访问示例例3：调用ES高级接口获取实体信息代码接口文档

明快de玄米61·2022-12-07 16:19

javascript 知识图谱

javascript数组1，数组2，DOM基本操作3，变量4，函数基础5，流程语句（包括循环，条件，异常等）6，数据类型7，正则表达式8，对象（SE6后，基本和java相同）8，总结（1）javascript语法基本和java语法相同，但比java更加自由（2）javascript是操作网页，实现网页的动态运行的一门语言（3）BOM浏览器对象模型，DOM：文档对象模型2，遇到的问题（不定时更新）3

ly-learn-mn·2022-12-07 15:30

D3.js实现知识图谱（删除，隐藏，展开）

D3.js实现知识图谱（隐藏/删除/展开）前段时间接到做知识图谱的需求，大部分功能需要和neo4j上面的示例一致，再加一些个性化的东西，找到中文文档，但是版本比较老，有很多东西都弃用了，没有太多参考价值

菜菜我是谁·2022-12-07 15:22

JS知识图谱

点击访问W3CJS知识图谱文章目录1、数组2、DOM3、变量4、函数5、运算符6、流程控制7、数据类型8、正则9、字符串10、Window1、数组2、DOM3、变量4、函数5、运算符6、流程控制7、数据类型

纯纯的小白·2022-12-07 15:49

基于知识图谱的语义理解技术及应用

Mr_不想起床·2022-12-07 15:55

知识图谱入门【八】- 语义搜索

知识图谱入门【一】-认识图谱技术知识图谱入门【二】-知识表示与知识建模知识图谱入门【三】-知识抽取知识图谱入门【四】-知识挖掘知识图谱入门【五】-知识存储知识图谱入门【六】-知识融合知识图谱入门【七】-

Rnan-prince·2022-12-07 15:52

语义网络与知识图谱

语义网概述当前的web：取得了巨大的成功产生了海量的数据有了用于结构化数据传输的标准语法（XML）大量机器可处理，人类可读的文档当前的Web存在的问题信息太多但是结构化太少信息多为满足人类消费（使用）Web内容多为异构intermsofcontent内容异构intermsofstructure结构异构intermsofcharacterencoding编码方式异构futurerequiresint

m0_50872214·2022-12-07 15:50

实体关系抽取综述及相关顶会论文介绍

其研究成果主要应用在文本摘要、自动问答、机器翻译、语义网标注、知识图谱等。1.关系抽取任务简介实体关系抽取作为信息抽取的重要任务，是指在实体识别的基础上，从非结构化文本中抽取出预先定义的实体关系。

zenRRan·2022-12-07 12:28

融合迁移学习与文本增强的中文成语隐喻知识识别与关联研究

摘要【目的】识别中文成语情感隐喻,构建融合字面外在事物（源域知识）以及隐喻使用者内在态度或情感（目标域知识）的成语知识图谱。【方法】提出一套融合迁移学习和文本增强的成语情感隐喻知识识别方案。

米朵儿技术屋·2022-12-06 23:10

中医药知识图谱创建与应用辅导资料汇编

摘要：知识图谱（KnowledgeGraph）是以“语义网络”为骨架构建起来的巨型、网络化的知识系统，能捕捉并呈现领域概念之间的语义关系，使各种信息系统中琐碎、零散的知识相互连接，支持综合性知识检索以及问答

u013250861·2022-12-06 23:08

基于deepke构建红楼梦知识图谱

红楼梦中人物众多，而且人物关系复杂，常规方法梳理起来复杂而且杂乱，非常适合基于知识图谱技术构建红楼梦人物关系。构建知识图谱，需要进行本体构建—信息抽取——知识融合。

qq_22244821·2022-12-06 23:33

Blog1 TCMKG——中医药知识图谱项目介绍

一、项目背景知识图谱以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其之间的关系，将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式，提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量，的能力。

醴酦·2022-12-06 23:00

构建古籍的知识图谱的意义与方法

中国是历史悠久的文明古国，拥有卷帙浩繁的古籍文献。这些古籍文献是中华民族的宝贵精神财富，是我们历史文化的重要源泉,是中华名族知识传播的重要途径,同时也是中华民族文化的重要组成部分。古籍是中华文明的瑰宝，是中华民族的宝贵精神财富。收藏、整理、研究古籍文献，对了解中华民族5000多年历史具有重大意义，也是对历史文化更加深入分析的具体方法。中国上下几千年的历史，产生的古籍浩瀚如烟,并用经历各种兵火战乱，

qq_22244821·2022-12-06 23:29

transe 简单代码实现

用于对知识图谱中的实体、关系基于TransE算法训练获取向量结果为：两个文本文件，即entityVector.txt和relationVector.txt但是数据集没办法上传，如果有需要联系我哦。

要努力哦·2022-12-06 19:17

知识图谱嵌入：TransE算法原理及代码详解

目录KGETransETransE代码详解KGE知识图谱中，离散符号化的知识不能够进行语义计算，为帮助计算机对知识进行计算，解决数据稀疏性，可以将知识图谱中的实体、关系映射到低维连续的向量空间中，这类方法称为知识图谱嵌入

唯余木叶下弦声·2022-12-06 19:16

TransE模型：知识图谱特征经典学习算法

转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/133532605需要知道的东西什么是知识图谱，一种定义是“知识图谱是语义网络上的知识库”，也就是个多关系图。

tianguiyuyu·2022-12-06 19:46

知识图谱——TransE模型原理

知识图谱——TransE模型原理1TransE模型介绍1.1TransE模型引入在我们之前的文章中，提到了知识图谱补全任务的前提任务是知识表示学习，在知识表示学习中，最为经典的模型就是TransE模型，

隔壁的NLP小哥·2022-12-06 19:14

TransE算法原理与案例

文章目录TransE知识图谱基础知识表示算法描述代码分析数据TransE知识图谱基础三元组（h,r,t）知识表示即将实体和关系向量化，embedding算法描述思想：一个正确的三元组的embedding

jiayalu·2022-12-06 19:14

知识图谱的几个经典模型：TransE、Trans R、ComplEx、ConvKB

简介这几个模型都是KG表示的经典模型，关于如何对三元组建模Embedding。以下第一个表格是关于各类建模方法中，关系是否能满足一些特性进行的汇总。对称性：例如朋友关系。如果有h(r,t)，一定有h(t,r);反对称性：例如购买关系与出售关系。如果有h1(r,t),一定有h2(t,r);【h1和h2是相反方向的一对向量】传递性：例如亲属关系，父亲的父亲是爷爷。如果有h1(r,t)和h2(t,y),

0x3fffffff·2022-12-06 19:44

重磅 | 完备的 AI 学习路线，最详细的资源整理！

ApacheCN，AI有道和黄海广博士联合整理贡献，内容涵盖AI入门基础知识、数据分析\挖掘、机器学习、深度学习、强化学习、前沿Paper和五大AI理论应用领域：自然语言处理，计算机视觉，推荐系统，风控模型和知识图谱

算法channel·2022-12-06 17:28

Knowledge Graph Identification(知识图谱识别)

KnowledgeGraphIdentification(知识图谱识别)摘要大规模信息处理系统能够提取大量相关的事实，将这些候选事实转化为知识是挑战。

编程是个体力活·2022-12-06 13:01

【初识GNN】Graphical Neural Networks

就比如，它可以应用到芯片领域，在芯片的设计方面；场景分析和推理问题；推荐系统（比如dy，ks等短视频平台，你经常看什么类型的视频，那么就会经常给你推荐什么类型的视频）；欺诈检测，风控相关；知识图谱（本身也是个图模

追光者♂·2022-12-06 10:23

Feedforward层(全连接层)和矩阵运算的关系

前言最近一段时间在看研究生导师发的资料，因为导师是做自然语言处理和知识图谱方向的，所以之前学的CNN的知识暂时用不上啦。

雨•人·2022-12-06 08:12

学习笔记——《知识图谱导论》陈华钧第一章·知识图谱概述

目录1.1语言与知识1.2知识图谱的起源1.3知识图谱的价值1.4知识图谱的技术内涵1.1语言与知识人工智能的流派——连接主义、符号主义连接主义：主张人工智能的实现应该模拟人脑的生理结构，即用计算机模拟人脑的神经网络连接

BaoJie_1996·2022-12-06 07:04

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